양자 컴퓨팅
연구자들, 양자 컴퓨터 성능 측정 방법 개발
워터루 대학교의 연구자들은 양자 컴퓨터의 성능을 측정하는 방법을 개발했으며, 이는 기계에 대한 보편적인 표준을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
새로운 방법은 사이클 벤치마킹이라고 불리며, 연구자들은 이를 사용하여 확장 가능성의 잠재력을 평가합니다. 이 방법은 또한 서로 다른 양자 플랫폼을 비교하는 데 사용됩니다.
Joel Wallman은 워터루의 수학 학부와 양자 컴퓨팅 연구소의 조교수입니다.
“이 발견은 성능에 대한 표준을 설정하고 대규모 실용적인 양자 컴퓨터를 구축하기 위한 노력을 강화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다”라고 Wallman은 말했습니다. “양자 시스템에서 오류를 특성화하고 수정하는 일관된 방법은 양자 프로세서를 평가하는 방식에 대한 표준화를 제공하며, 다양한 아키텍처의 진행 상황을 공정하게 비교할 수 있습니다.”
사이클 벤치마킹은 양자 컴퓨팅 사용자에게 경쟁하는 하드웨어 플랫폼을 비교하고 각 플랫폼의 기능을 강화하여 그들이 작업하는 모든 솔루션에 대한 솔루션을 찾는 데 도움이 됩니다.
현재, 양자 컴퓨팅 경쟁은 전 세계적으로 두드러지고 있습니다. 클라우드 양자 컴퓨팅 플랫폼과 제품이 증가하고 있으며, Microsoft, IBM, Google와 같은 주요 회사들은不断으로 새로운 기술을 개발하고 있습니다.
사이클 벤치마킹 방법은 임의의 양자 컴퓨팅 애플리케이션에서 총 오류 확률을 결정함으로써 작동하며, 이는 랜덤 컴파일링을 통해 애플리케이션이 구현될 때 발생합니다. 사이클 벤치마킹은 양자 프로세서의 기능을 측정하고 비교하는 최초의 크로스 플랫폼 수단을 제공하며, 사용자가 작업하는 애플리케이션에 따라 사용자 지정됩니다.
Joseph Emerson은 IQC의 교수입니다.
“Google의 최근 양자 우위성 달성으로 인해 우리는 이제 내가 `양자 발견 시대’라고 부르는 시대에 있습니다”라고 Emerson은 말했습니다. “이는 오류가 많은 양자 컴퓨터가 흥미로운 계산 문제에 대한 솔루션을 제공할 것입니다. 그러나 그들의 솔루션의 품질은 더 이상 고성능 컴퓨터로 검증할 수 없습니다.”
“우리는 사이클 벤치마킹이 이 새로운 양자 발견 시대에서 양자 컴퓨팅 솔루션을 개선하고 검증하는 데 필요한 솔루션을 제공한다는的事実으로 인해 흥奮합니다”라고 Emerson은 말했습니다.
Emerson과 Wallman은 IQC의 스핀 오프인 Quantum Benchmark Inc.를 설립했습니다. 이 회사는 Google의 Quantum AI 노력과 같은 양자 컴퓨팅 분야의 세계 최고의 회사에 기술을 라이센스했습니다.
양자 역학은 양자 컴퓨터를 매우 강력한 컴퓨팅 기계로 변환했습니다. 양자 컴퓨터는 전통적인 컴퓨터나 디지털 컴퓨터보다 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있습니다.
큐비트는 양자 컴퓨터의 기본 처리 단위이지만, 매우 취약합니다. 시스템의 불완전성이나 노이즈의 어떤 소스라도 양자 계산에서 잘못된 솔루션을 유발하는 특정 오류로 이어질 수 있습니다.
양자 컴퓨팅을 더 나아가기 위한 첫 번째 단계는 한 개 또는 두 개의 큐비트를 갖는 소규모 양자 컴퓨터를 제어하는 것입니다. 더 큰 양자 컴퓨터는 기계 학습이나 복잡한 시스템 시뮬레이션과 같은 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 새로운 약물의 발견과 같은 진보로 이어질 수 있습니다. 그러나 더 큰 양자 컴퓨터를 설계하는 것은 더 어렵고, 큐비트를 추가하고 양자 시스템을 확장할수록 오류의 가능성이 더 커집니다.
양자 시스템을 특성화하면 노이즈와 오류 프로파일이 생성됩니다. 이는 프로세서가 요청된 계산을 수행하는지 여부를 나타냅니다. 모든 중요한 오류를 특성화하여 양자 컴퓨터의 성능을 이해하거나 확장하기 위해 필요합니다.
Wallman, Emerson, 및 인스브루크 대학교의 연구자들은 양자 컴퓨터에 영향을 미치는 모든 오류率를 평가하는 방법을 개발했습니다. 새로운 기술은 인스브루크 대학교의 이온 트랩 양자 컴퓨터에 구현되었으며, 양자 컴퓨터의 크기가 확장됨에 따라 오류율이 증가하지 않는다는 것을 발견했습니다.
“사이클 벤치마킹은 양자 컴퓨터의 전체 설계를 확장하는 데 올바른 길에 있는지 신뢰할 수 있는 방법입니다”라고 Wallman은 말했습니다. “이 결과는 모든 양자 컴퓨팅 플랫폼에서 오류를 종합적으로 특성화하는 방법을 제공하기 때문에 중요합니다.”
